摘要：随着GSM移动网络规模的迅速扩大和城市建设的日新月异,基站小区的覆盖环境复杂易变并影响基站信号的覆盖,使得网络优化的工作量与难度越来越大。本文设计并实现了一种多网元数据采集方案,实时获取GSM网络中各网元的性能数据;提出使用快速增量更新算法来处理网络性能数据,提高了数据处理的效率;利用正态分布模型与马氏距离来分析小区的TA、上链路平衡均值以及输出功率等参数的变化,统计出异常数据与小区覆盖环境的变化,并根据数据分析的结果给出网络优化建议,实现了基于TA的小区覆盖环境分析系统,使网络优化工作更具针对性,提高了GSM网络优化的工作效率。

摘要：　利用内外包络控制三角网格模型简化误差是一种可行的方法.但构造整个模型的内外包络需要花费较多的时间,且每次简化操作时也会进行大量重复的三角形相交检测,使算法效率下降.针对这些问题,本文提出了局部包络片控制误差的思想,即每次简化操作仅利用相关部分的包络来控制误差.算法采用三角形收缩操作简化模型,当原始模型上的一个三角形被选中,并尝试进行收缩操作时,先构造其对应的局部包络片;在该三角形收缩后,原来与之相邻的三角形将发生形变,若这些形变后的三角形位于局部包络片之间,则认为此次三角形收缩操作可以接受,否则予以取消.实验结果表明,局部包络片保持了良好的误差控制效果,且由于构造简单,很少发生自交现象,减少了三角形相交检测次数,提高了计算效率.

摘要：消息通信是企业应用集成的关键。为了改善消息的灵活性、重用性和扩展性等问题,提出一种基于Proxy模式的AMI消息通信模型。该模型保留了AMI中原有的Callback与Polling的核心算法,对原AMI模型进行了耦合分解,优化了回调技术,使得AMI更能满足企业集成中消息的扩展与重用等需要。最后给出了模型的设计实现以及项目中的模拟测试数据。实践表明,该模型能较好地满足企业应用集成中的业务需要。

摘要：在图像处理中,对于复杂图像的边界特征信息很难通过一个结构元素来提取。针对这一问题,采用多结构元素的图像边界识别算法,利用具有视觉模型的边界阀值选择策略确定图像中梯度变化的像素点,对其采用二值形态学的腐蚀运算,从而判断该像素点是边界点还是噪声点。实验表明此算法具有较好的边界信息提取能力和较好的去噪声能力。

摘要：根据温度、振动、冲击、电磁兼容、潮湿等环境特性对有源液晶显示器的影响,提出了对液晶屏进行抗恶劣环境设计的具体加固措施,研究了有源液晶显示器的低温解决方案,包括ITO加热膜加热功率的理论计算、液晶屏内置ITO柔性加热膜工艺、低温加热控制电路等。较好地解决了有源液晶显示器在低温环境下出现的响应速度慢.甚至液晶屏不能显示的问题.此外,还对液晶屏的振动冲击特性、电磁特性进行了研究,提出了具体的解决办法,如加大整机网度,采取屏蔽措施等.

摘要：针对现有的感兴趣区域(ROI)提取方法边缘不清晰、区域不完整等问题,提出一种ROI提取方法.首先采用颜色局部特征的信息量大小衡量兴趣度的大小,然后融合颜色特征信息量图获得图像的显著图(SM),再进行阈值分割,得到显著值大的区域,即ROI.实验结果表明,该方法能有效地提取出感兴趣的对象,SM中目标区域的显著值均匀、边缘清晰;与人工标记的ROI比较,该方法召回率为79.71%,精度为78.53%,优于已有的ROI提取方法.

摘要：通过融合重叠区域的顶点以及带边约束的基于点邻域平坦度的网格重构算法,实现了大交叠区域的三角网格的拼接,避免了因删除重叠区域的顶点而需要的补洞操作以及裁剪而产生的细碎三角形.首先,基于有向包围盒的思想,对网格的重叠区域进行快速定位;针对重叠区域的网格顶点,利用移动最小二乘的方法进行融合,避免了由于配准不精确而产生的噪音;而后,利用带边约束的基于点邻域平坦度的网格重构算法,对剩下的重叠区域的顶点进行三角化;最后,通过合并网格中的共同边界边实现网格的拼接.实验表明,该方法对于存在大交叠区域的三角网格的拼接快速而有效.

摘要：为了进行眼底疾病辅助诊断,提出一种基于多特征融合和随机森林的视网膜血管分割方法.首先为彩色眼底图中的每个像素点提取一个23维特征向量(包括图像不变矩、灰度共生矩阵、LoG结合高斯二阶导、梯度法、相位一致性和Hessian矩阵特征);然后选取一定数量的像素点,提取其特征共同构造一个特征矩阵作为输入数据,并采用随机森林算法训练分类器;再用训练好的分类器对待分割图像中的像素点进行分类,判断其是否为血管点;最后在初步分割基础上进行基于连通区域补足血管的后处理,得到优化后的血管分割结果.在DRIVE公共数据库上进行实验的结果表明,该方法平均精确度达0.9606,平均灵敏度达0.7447,平均特异性达0.9838,比已有方法性能更优.

摘要：基于双向搜索和群组协作的研究,提出一种新颖的搜索算法--实时双向群组搜索(real-time bidirectional crowd search,简称RBCS).基于这个搜索算法所提出的蚁群觅食模型包含了有限状态机和一系列表示蚂蚁和环境交互的规则,具有在复杂动态环境下找到食物和巢穴之间最短路径的能力.2D/3D实验结果表明,算法的搜索能力具有可信性,将其扩展到人群在固定点之间的来回往复运动也获得了满意的效果;和传统基于信息素的蚁群觅食模型的仿真实验对比表明了算法的优越性.